Spark数据科学指南

Spark 是大数据领域的明星，性能和灵活性让它受到了广泛欢迎。如果你是数据科学家或开发者，Spark 几乎是你不可错过的工具。Spark for Data Science这本书就深入了如何用 Spark 2.0 进行数据，是在机器学习的应用上。书里不仅仅讲 Spark 的基本框架，还了 Spark SQL、MLlib 等常用组件，你掌握最新的技术和应用。无论是流、图形计算还是大规模数据，Spark 都能轻松搞定。而且，Spark 的弹性分布式数据集（RDD）设计也让大数据变得更加高效。书中的内容深度适中，适合想要入门或进阶的开发者。推荐给那些对大数据和机器学习有兴趣的朋友们，能你更好地理解

spark 0 2025-06-15

PySpark机器学习实战指南

PySpark 的机器学习书，页面挺厚，532 页，但内容讲得还挺实在，尤其是你对大数据和 Spark 有兴趣的话，绝对值得啃一啃。这是 2017 年出的第二版，第一版是在 2015 年出的，升级内容不少。 PySpark和Spark MLlib怎么结合，书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务，流程也清晰，管道（Pipeline）也都搭配得当，挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。 Rajdeep Dua 他们写得还不错，代码量比较多，配套的数据集也能直接跑起来，省事不少。响应也快，部署也讲了点，虽然略简单，但够用。 哦对了，如果你手头用的是 2.x 版

spark 0 2025-06-15

Spark MLlib推荐算法实战

Spark 推荐算法挺有意思的，尤其是它的 MLlib 库，能让轻松实现各种推荐系统。如果你需要做个推荐系统，MLlib 里的协同过滤算法和基于内容的推荐策略都能帮你大忙。举个例子，协同过滤会根据用户的历史行为来找到相似的用户或物品，从而推荐你喜欢的商品。而基于内容的推荐，则通过物品的特征，给你推荐相似的物品。其实，你可以灵活地把这两种算法结合起来，效果会更好。推荐系统在电商、社交平台都能看到它的身影，像是淘宝、Netflix 用的都是类似的推荐技术。嗯，要用 Spark 来做，要做数据预、构建模型、评估结果，才能把它用到实际场景里。如果你也想搭建个推荐系统，Spark 的 MLlib 真是一

spark 0 2025-06-15

Beijing PM2.5 2010-2015空气质量数据

Spark 项目里的空气质量数据资源，用的就是BeijingPM20101_20151231_1.csv这个文件，挺经典的一个。北京 2010 到 2015 年的 PM2.5 数据，按小时排的，清洗过的数据也还算干净。拿来做Spark Streaming、机器学习、时间序列预测啥的都挺顺手。 老实说，像这种格式规整的数据，拿来练手是再合适不过的了。你直接用pandas.read_csv就能读，字段名清楚，时间戳也标准，基本不用怎么预，省了不少事。 我之前做Apache Spark的流项目，就是靠这个数据来模拟实时推送。想搭建一个本地模拟的Kafka+Spark环境，它合适。每小时一条记录，改改

spark 0 2025-06-15

Spark实战高手之路PDF文档

五章干货满满的《Spark 实战高手之路》，挺适合想撸 Spark 集群开发的你。讲得比较细，像架构、内核、还有实战都一一拆解了，读起来也不会太晦涩。更妙的是，它不只是讲概念，实操内容也安排上了，跟着做一遍思路就清楚了。讲 Spark 内核那一章，内容蛮扎实。比如任务调度怎么跑、DAG 是怎么生成的，都有图解搭配。想深入理解架构的你，真的别错过。再搭配下边的架构图文章，看着更有感觉。文档里还穿插了一些编程实践，比如RDD的用法，和Spark SQL的流程。对刚接触 Spark 或者正打算上手项目的人来说，比较友好，响应也快，代码也简单。顺手给你推荐几个相关资源，像深度解析 Spark 内核架构

spark 0 2025-06-15

Python商品推荐算法Embedding词向量计算

词向量的商品推荐算法，用起来还挺顺手的，尤其是你要做个推荐系统时，直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好，效果还真不差。 embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。 像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。 相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有

spark 0 2025-06-15

Elasticsearch写入原理与性能优化

ElasticSearch 的写入机制，其实多人没整明白，尤其在大数据场景下，写入慢、堆积、甚至丢数据的问题，真的挺让人头大。《ElasticSearch 写入原理及优化》这份文档，讲得还蛮细，算是把写入链路拆得比较清楚了。你能搞懂从index求开始，到refresh、flush、merge这一套流程，哪里耗时、哪里能动手脚。像你用Flink或者Logstash批量写入时，常见的吞吐低，其实多时候是bulk size没调好，或者是refresh 机制搞得太频繁。文档里有提这块的优化建议，还附了实践对比，蛮实用的。顺带一提，作者也连了不少相关文章，有倒排索引实现的 Java 代码，有Elasti

spark 0 2025-06-15

Spark编译部署与SparkBench编译指南

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

spark 0 2025-06-15

Spring Boot集成Apache Spark 2.4.4与Scala 2.12示例

Spring Boot 结合 Apache Spark 2.4.4 和 Scala 2.12 的集成示例挺适合需要快速搭建大数据应用的开发者。通过这个示例，你能看到如何将这三者组合在一起，做一个“Hello World”应用。Spring Boot 负责管理服务的生命周期，Apache Spark 则帮忙数据，Scala 了简洁高效的编程体验。你可以直接在本地环境启动并测试，也能在分布式环境中灵活扩展。 ，你需要在 Spring Boot 的pom.xml文件中添加相关依赖，确保版本兼容。，在 Scala 中创建一个作业，使用SparkSession读取文本文件并计算单词出现频率，代码实现也比

spark 0 2025-06-15

HanLP 1.8.2中文NLP库

HanLP 是一个好用的中文自然语言库，功能覆盖了分词、词性标注、命名实体识别等多项核心技术。它的精确性和高效性让多开发者都称赞不已。最牛的地方是，HanLP 采用了并行计算和高效的数据结构，极大地提升了速度。嗯，想做中文的朋友，可以试试它。通过 Maven 或 Gradle 轻松引入依赖，甚至 Python 也有接口。你要做情感、智能客服、文本挖掘啥的，HanLP 都能轻松搞定。最重要的是，它的设计灵活且扩展性强，你可以根据需求调整各种模块。如果你要用中文工具，HanLP 绝对是个不错的选择！

spark 0 2025-06-15